基于统计模量和支持向量数据描述的注塑成型质量监测方法
针对注塑成型生产过程工况多而难于质量监测的问题,利用统计模量(statistics pattern,SP)简化数据结构、避免复杂的数据预处理,采用支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)算法解决多模态问题,并提出一种基于SP-SVDD的多工况注塑成型质量监测方法.以螺杆位移和模腔压力为样本数据的采集对象,提取过程数据的SP并建立SVDD模型.将基于SP-SVDD的监测方法与传统统计模量分析(statistics pattern analysis,SPA)监测方法进行对比,结果表明:基于SP-SVDD监测方法的准确率远高于传统SPA监测方法,SP-SVDD监测方法的故障集监测准确率为96.67％,且能同时监测不同工况的故障集,可以为多工况过程的质量监测提供参考.
注塑成型、统计模量、质量监测、支持向量数据描述、故障监测
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TQ320.66;TP391.92
国家重点研发计划2019YFB1704902
2021-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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